Viendo más allá de las Plataformas
Por qué necesitas un guía para adoptar IA en tu empresa con éxito
Por: Gabriel Simonet | Chief Marketing Officer, GeneXus, a Globant Company.
Julio 2026
Nuestra tesis es simple: una empresa se vuelve más fuerte cuando identifica y ataca sus weak links, sus cuellos de botella, uno por uno.
Cuando el equipo de ingeniería acelera 10x, el cuello de botella puede pasar a marketing. Cuando producto prototipa en horas, el cuello se mueve a legal. Cuando la atención al cliente incorpora agentes, el peso del trabajo puede pasar a la gobernanza. La IA no elimina los cuellos de botella. Los traslada.
Por eso adoptar IA con éxito exige algo más que tecnología. Exige rediseñar cómo trabajamos, gracias a la IA y debido a ella, con personas, procesos y herramientas. Exige gobernanza. Exige experiencia. Y donde no la exige, al menos pide un guía que ya haya recorrido el camino.
Las plataformas se compran. La capacidad de detectar weak links se aprende.
(INSERTAR TABLA QUE ENVÍA LULA)
El uso está. La inversión está. El cargo está en el organigrama. Y aun así, los resultados no siempre aparecen.
Nuestra hipótesis para este whitepaper se inspira en el modelo de Chad Jones (Stanford): muchas empresas automatizan partes aisladas y no ven los beneficios, porque los verdaderos cuellos de botella del sistema se trasladan a otras partes del proceso.
Una organización es una cadena. No se vuelve más fuerte porque un eslabón se vuelve fuerte. Se vuelve más fuerte cuando ataca sus eslabones débiles, uno por uno. Para que la IA funcione, hay que aplicarla así: de forma sistémica, no puntual.
Esa capacidad es organizacional, no técnica. Y la mayoría de las empresas no la puede ensamblar sola.
La pregunta correcta es:
¿Qué weak link vamos a detectar y atacar esta semana, este mes, este trimestre?
La IA viene a quitar otro cuello de botella: el momento en que una idea se convierte en algo concreto, comunicable, distribuible. Un texto. Una imagen. Un prototipo. Una presentación. Una propuesta. Un flujo.
Cuando crear se vuelve barato, el valor se mueve. Ya no alcanza con producir más. Hay que saber qué producir, con qué intención, desde qué identidad, en qué secuencia, y cómo sigue el proceso después de esa producción para aprovechar los beneficios.
La IA nos ayuda a movernos más rápido. Pero si no definimos hacia dónde queremos ir, llegamos antes al mismo lugar que todos los demás.
La diferenciación surge de "usar IA" para amplificar lo que la organización sabe hacer de forma única. Cuanto más se conoce a sí misma, sus procesos, sus usuarios, sus sistemas, su forma de comunicar, sus mercados, mejor podrá diferenciarse.
Andrew Ng, co-fundador de Google Brain y uno de los arquitectos del boom del deep learning moderno, lo dice claro: el cuello de botella no desaparece con la IA. Migra.
Si ingeniería construye una feature en un día y marketing necesita una semana para comunicarla, marketing se convierte en el cuello de botella. Si producto prototipa en horas y legal tarda dos semanas en procesarla, legal es el cuello de botella. Si ventas genera propuestas en minutos y compliance tarda días en revisarlas, compliance es el cuello de botella.
De nada sirve que un desarrollador se mueva al 100x si el resto de la organización se mueve a 1x.
Cuando la IA acelera la construcción de software 10x o 100x, todo lo demás se vuelve lento por comparación.
Automatizar una tarea que representa el 2% de tus costos puede producir una mejora enorme en esa tarea. Pero el otro 98% sigue intacto. La eficiencia local no garantiza transformación sistémica.
La IA crea valor cuando se usa para encontrar y atacar el siguiente cuello de botella, no cuando se queda celebrando el primero.
Estas cuatro líneas surgen de observaciones independientes, pero convergen en una misma conclusión: adoptar IA exige orquestar a toda la organización para que ningún área ahogue el progreso de las demás.
Crear más, más rápido y más barato pierde sentido si el resultado es genérico. Cada nueva capacidad debe usarse con intención: para amplificar la identidad de la empresa, fortalecer su conocimiento operativo y acelerar lo que la hace distinta.
El reto estratégico está en detectar y atacar sistemáticamente el siguiente eslabón débil. Ahí la IA deja de ser una herramienta más y se convierte en un motor de ventaja competitiva.
Pero esas partes no viven aisladas. Cuando una se acelera, redefine cómo se organiza el resto del trabajo a su alrededor. Cambia qué esperamos de un equipo, qué consideramos lento, quién puede participar y cómo se coordinan las decisiones.
Por eso el cambio real aparece en cómo trabajamos: menos handoffs y más prototipos, menos roles rígidos y más generalistas aumentados, menos coordinación por reunión y más coordinación alrededor de artefactos vivos.
Ahí empieza la transformación AI-native.
En el modelo AI-native, el prototipo se convierte en lenguaje común. Se construye en horas, se comparte, se discute sobre algo visible. Negocio, diseño, desarrollo, marketing, legal y cliente dejan de imaginar cosas distintas.
La spec deja de ser un documento muerto. Empieza a ser algo que se puede probar.
La especialización no desaparece. Pero vuelve a subir el valor de los generalistas capaces de conectar puntos.
Eso implica cambiar cómo se decide, cómo se documenta, cómo se coordina, cómo se aprende, cómo se mide y cómo se escala. La herramienta importa, pero la forma de trabajar importa más.
Si cambia solo una, no alcanza.
Aparecen roles nuevos: líderes de adopción, especialistas en agentes, managers de fuerza de trabajo híbrida, responsables de gobernanza, dueños de activos reutilizables.
También aparece un riesgo poco discutido: muchas tareas que servían para formar juniors son las primeras que la IA absorbe. El junior de marketing aprendía escribiendo cientos de copies mediocres. El de desarrollo, resolviendo bugs simples. El de finanzas, construyendo modelos básicos.
Si esas tareas desaparecen sin rediseñar el mentoring, la empresa gana eficiencia hoy y pierde capacidad mañana.
Automatizar el trabajo junior sin rediseñar cómo se aprende y cómo se crece en la era de la IA es hipotecar el futuro.
Primero, contexto compartido. A más velocidad, más importa que las decisiones, los aprendizajes y los criterios estén visibles. La escritura deja de ser burocracia y se convierte en conocimiento ejecutable, una suerte de infraestructura.
Segundo, exploración abundante. El marketer que antes probaba una variante ahora prueba diez. El diseñador que antes hacía tres opciones ahora explora siete. Ventas puede preparar cinco propuestas y elegir la mejor.
Tercero, velocidad como decisión. Cada reunión recurrente debe justificar su existencia. Cada aprobación debe justificar su demora. Cada traspaso debe demostrar que agrega valor.
Gobernada: significa trazabilidad, control de costos, versionado, permisos, evaluación, observabilidad y operación segura. Lo contrario no es innovación: es shadow AI.
Propia: no significa construir todo desde cero. Significa adaptar, sistematizar y acumular activos: agentes, prompts, skills, memorias, estándares, documentación, logs de proyecto, flujos reutilizables.
Si cambian las herramientas pero no los procesos, no hay transformación. Si cambian las herramientas y los procesos pero no las personas, hay frustración. Si cambian las personas pero no las plataformas, hay héroes. Y los héroes no escalan.
El éxito con IA depende de la cadena completa, no de un eslabón.
Una gran ventaja es la capacidad de detectar y atacar weak links en tu forma de trabajar antes que la competencia.
Y si se hace bien, esa ventaja es difícil de copiar, porque depende de tu negocio, tus datos, tus clientes, tu cultura, tus sistemas y tu historia. La IA comoditiza tareas. La estrategia de atacar tus weak links con IA y con tu propio conocimiento no se comoditiza.
¿Por qué? Porque los trabajos son bundles de tareas. La IA puede automatizar muchas tareas del radiólogo, pero no todo el bundle: contexto clínico, responsabilidad legal, interacción con médicos, integración de señales, criterio profesional.
El radiólogo aumentado por IA puede valer más que antes.
Pero no todos los trabajos se comportan así. En algunos casos, la IA no toma partes del bundle: toma el bundle completo. La pregunta estratégica se vuelve necesaria:
¿Tu negocio es uno donde la IA potencia a los humanos, o uno donde la IA puede absorber casi toda la operación?
La mayoría de las conversaciones del mercado se concentran en la plataforma. Es lógico: es lo más visible. Pero lo menos visible es, justamente, lo más determinante.
Una empresa puede comprar la mejor plataforma del mercado y no entender el problema de los weak links. O entenderlo, y aun así tardar meses en encontrar los cuellos de botella que alguien con experiencia detectaría en semanas.
GeneXus lleva más de 35 años simplificando el desarrollo de software, construyendo Plataformas y acompañando a empresas de todo el mundo en la creación y el mantenimiento de Sistemas de Misión Crítica.
En 2022, Globant adquirió GeneXus para integrar a su división de productos, consolidando así una propuesta única: la Plataforma de desarrollo de software con mayor trayectoria de la región y Asia, dentro de una de las empresas de transformación digital más grandes del mundo.
Hoy ambas compañías viven internamente la misma transición AI-native que proponen a sus clientes: adopción de IA, cambios culturales, prototipos frecuentes, procesos rediseñados, agentes, conocimiento capturado y plataformas propias.
La red de partners GeneXus aporta cercanía, confianza regional y conocimiento profundo de los negocios locales.
Globant aporta escala enterprise, experiencia transformando organizaciones complejas y capacidad de ejecución en industrias reguladas.
Juntos forman un ecosistema capaz de acompañar a cualquier tipo de empresa, en todo el mundo, en la adopción de IA. No importa el tamaño, la ubicación ni el rubro.
¿Por qué decimos "sherpas"? La metáfora es de Martín Migoya, co-fundador y CEO de Globant, quien sostuvo que para adoptar IA: "hace falta un sherpa". Un sherpa no te vende equipo de montañismo. Tampoco sermonea sobre la teoría de la altura. Un sherpa camina contigo, conoce el terreno, anticipa los peligros y sabe exactamente qué hacer cuando algo sale mal. Su valor está en la experiencia acumulada de haber hecho ese camino muchas veces.
Y esa es nuestra misión: ayudar a las compañías a transitar con éxito este camino de adopción de IA, antes que sus competidores.
Esta es la entrada natural a una ruta de cuatro servicios que cubren la travesía completa, desde el diagnóstico inicial hasta la instalación del modelo operativo AI-native. Está diseñada para que entres por donde corresponde según tu madurez de IA.
En la primera sesión vas a salir con:
La conversación es con equipos que ya recorrieron esta transición en organizaciones de alta complejidad. Experiencia operativa, no solo material de venta.
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Julio 2026
Resumen ejecutivo
Adoptar Inteligencia Artificial se convirtió en una pregunta de supervivencia competitiva. Pero en esa adopción surge una paradoja incómoda. Muchas empresas que ya invierten, prueban herramientas y están creando roles de liderazgo en IA, no están capturando el impacto que esperaban. El problema no está en la falta de plataformas, sino en la falta de capacidad para detectar dónde más hay que cambiar para que la IA transforme de verdad nuestra forma de trabajar.Nuestra tesis es simple: una empresa se vuelve más fuerte cuando identifica y ataca sus weak links, sus cuellos de botella, uno por uno.
Cuando el equipo de ingeniería acelera 10x, el cuello de botella puede pasar a marketing. Cuando producto prototipa en horas, el cuello se mueve a legal. Cuando la atención al cliente incorpora agentes, el peso del trabajo puede pasar a la gobernanza. La IA no elimina los cuellos de botella. Los traslada.
Por eso adoptar IA con éxito exige algo más que tecnología. Exige rediseñar cómo trabajamos, gracias a la IA y debido a ella, con personas, procesos y herramientas. Exige gobernanza. Exige experiencia. Y donde no la exige, al menos pide un guía que ya haya recorrido el camino.
Las plataformas se compran. La capacidad de detectar weak links se aprende.
1. La paradoja: todos usan IA, pocos capturan valor
La adopción de IA parece masiva. El impacto, bastante menos.El uso está. La inversión está. El cargo está en el organigrama. Y aun así, los resultados no siempre aparecen.
Nuestra hipótesis para este whitepaper se inspira en el modelo de Chad Jones (Stanford): muchas empresas automatizan partes aisladas y no ven los beneficios, porque los verdaderos cuellos de botella del sistema se trasladan a otras partes del proceso.
Una organización es una cadena. No se vuelve más fuerte porque un eslabón se vuelve fuerte. Se vuelve más fuerte cuando ataca sus eslabones débiles, uno por uno. Para que la IA funcione, hay que aplicarla así: de forma sistémica, no puntual.
Esa capacidad es organizacional, no técnica. Y la mayoría de las empresas no la puede ensamblar sola.
La pregunta correcta es:
¿Qué weak link vamos a detectar y atacar esta semana, este mes, este trimestre?
2. Cuatro ideas que cambian la conversación
Hay cuatro observaciones que, conectadas, cambian la forma de pensar la adopción de IA.1. Ben Thompson: cuando crear deja de costar
Para Ben Thompson (analista tecnológico y fundador de Stratechery), la historia de la comunicación es como una sucesión de cuellos de botella que se fueron eliminando. La escritura desató el consumo. La imprenta, la duplicación. Internet, la distribución.La IA viene a quitar otro cuello de botella: el momento en que una idea se convierte en algo concreto, comunicable, distribuible. Un texto. Una imagen. Un prototipo. Una presentación. Una propuesta. Un flujo.
Cuando crear se vuelve barato, el valor se mueve. Ya no alcanza con producir más. Hay que saber qué producir, con qué intención, desde qué identidad, en qué secuencia, y cómo sigue el proceso después de esa producción para aprovechar los beneficios.
2. El riesgo de homogeneización
Si todos accedemos a los mismos modelos, entrenados con datos similares, usando herramientas parecidas, aparece un riesgo silencioso: sonar igual, decidir igual, construir igual.La IA nos ayuda a movernos más rápido. Pero si no definimos hacia dónde queremos ir, llegamos antes al mismo lugar que todos los demás.
La diferenciación surge de "usar IA" para amplificar lo que la organización sabe hacer de forma única. Cuanto más se conoce a sí misma, sus procesos, sus usuarios, sus sistemas, su forma de comunicar, sus mercados, mejor podrá diferenciarse.
3. Andrew Ng: el cuello de botella migra
Andrew Ng, co-fundador de Google Brain y uno de los arquitectos del boom del deep learning moderno, lo dice claro: el cuello de botella no desaparece con la IA. Migra.
Si ingeniería construye una feature en un día y marketing necesita una semana para comunicarla, marketing se convierte en el cuello de botella. Si producto prototipa en horas y legal tarda dos semanas en procesarla, legal es el cuello de botella. Si ventas genera propuestas en minutos y compliance tarda días en revisarlas, compliance es el cuello de botella.
De nada sirve que un desarrollador se mueva al 100x si el resto de la organización se mueve a 1x.
Cuando la IA acelera la construcción de software 10x o 100x, todo lo demás se vuelve lento por comparación.
4. Chad Jones: la economía de los weak links
Chad Jones, economista de Stanford y uno de los principales teóricos del crecimiento económico moderno, aporta una intuición que complementa perfectamente la observación de Ng: una economía, una empresa o un sistema no se transforma por mejorar infinitamente una sola parte. Se transforma cuando mejora sus eslabones débiles en secuencia.Automatizar una tarea que representa el 2% de tus costos puede producir una mejora enorme en esa tarea. Pero el otro 98% sigue intacto. La eficiencia local no garantiza transformación sistémica.
La IA crea valor cuando se usa para encontrar y atacar el siguiente cuello de botella, no cuando se queda celebrando el primero.
Estas cuatro líneas surgen de observaciones independientes, pero convergen en una misma conclusión: adoptar IA exige orquestar a toda la organización para que ningún área ahogue el progreso de las demás.
Crear más, más rápido y más barato pierde sentido si el resultado es genérico. Cada nueva capacidad debe usarse con intención: para amplificar la identidad de la empresa, fortalecer su conocimiento operativo y acelerar lo que la hace distinta.
El reto estratégico está en detectar y atacar sistemáticamente el siguiente eslabón débil. Ahí la IA deja de ser una herramienta más y se convierte en un motor de ventaja competitiva.
3. Qué cambia cuando la IA entra en serio
Como vimos, cuando una herramienta nueva entra en una organización no cambia todo el proceso de golpe. Cambia primero algunas partes: una tarea, una función, un momento del flujo. Automatizamos por partes.Pero esas partes no viven aisladas. Cuando una se acelera, redefine cómo se organiza el resto del trabajo a su alrededor. Cambia qué esperamos de un equipo, qué consideramos lento, quién puede participar y cómo se coordinan las decisiones.
Por eso el cambio real aparece en cómo trabajamos: menos handoffs y más prototipos, menos roles rígidos y más generalistas aumentados, menos coordinación por reunión y más coordinación alrededor de artefactos vivos.
Ahí empieza la transformación AI-native.
Del handoff al prototipo
En el modelo tradicional, el trabajo avanza por traspasos: brief, diseño, desarrollo, QA, marketing, legal, ventas. Cada paso pierde contexto. Cada handoff agrega fricción.En el modelo AI-native, el prototipo se convierte en lenguaje común. Se construye en horas, se comparte, se discute sobre algo visible. Negocio, diseño, desarrollo, marketing, legal y cliente dejan de imaginar cosas distintas.
La spec deja de ser un documento muerto. Empieza a ser algo que se puede probar.
El revival de los generalistas aumentados
La IA reduce la distancia entre entender una disciplina y poder ejecutar algo en ella. Los buenos especialistas siguen siendo críticos, pero aparecen perfiles más híbridos: marketers que prototipan, diseñadores que exploran lógica, PMs que construyen demos, vendedores que preparan varias versiones de una propuesta y eligen la que mejor conecta.La especialización no desaparece. Pero vuelve a subir el valor de los generalistas capaces de conectar puntos.
La transformación es organizacional
Una organización AI-native trabaja distinto gracias a la IA.Eso implica cambiar cómo se decide, cómo se documenta, cómo se coordina, cómo se aprende, cómo se mide y cómo se escala. La herramienta importa, pero la forma de trabajar importa más.
4. Tres palancas: Personas, Procesos y Herramientas
Rediseñar la forma de trabajar exige mover tres palancas al mismo tiempo: Personas, Procesos y Herramientas.Si cambia solo una, no alcanza.
Personas
Los equipos AI-native tienden a ser más chicos, más densos y más multidisciplinarios. Combinan negocio, diseño, desarrollo, datos, IA y operaciones alrededor de problemas concretos.Aparecen roles nuevos: líderes de adopción, especialistas en agentes, managers de fuerza de trabajo híbrida, responsables de gobernanza, dueños de activos reutilizables.
También aparece un riesgo poco discutido: muchas tareas que servían para formar juniors son las primeras que la IA absorbe. El junior de marketing aprendía escribiendo cientos de copies mediocres. El de desarrollo, resolviendo bugs simples. El de finanzas, construyendo modelos básicos.
Si esas tareas desaparecen sin rediseñar el mentoring, la empresa gana eficiencia hoy y pierde capacidad mañana.
Automatizar el trabajo junior sin rediseñar cómo se aprende y cómo se crece en la era de la IA es hipotecar el futuro.
Procesos
En esta área hay tres movimientos centrales:Primero, contexto compartido. A más velocidad, más importa que las decisiones, los aprendizajes y los criterios estén visibles. La escritura deja de ser burocracia y se convierte en conocimiento ejecutable, una suerte de infraestructura.
Segundo, exploración abundante. El marketer que antes probaba una variante ahora prueba diez. El diseñador que antes hacía tres opciones ahora explora siete. Ventas puede preparar cinco propuestas y elegir la mejor.
Tercero, velocidad como decisión. Cada reunión recurrente debe justificar su existencia. Cada aprobación debe justificar su demora. Cada traspaso debe demostrar que agrega valor.
Herramientas
La pila de IA debe ser gobernada y propia.Gobernada: significa trazabilidad, control de costos, versionado, permisos, evaluación, observabilidad y operación segura. Lo contrario no es innovación: es shadow AI.
Propia: no significa construir todo desde cero. Significa adaptar, sistematizar y acumular activos: agentes, prompts, skills, memorias, estándares, documentación, logs de proyecto, flujos reutilizables.
Si cambian las herramientas pero no los procesos, no hay transformación. Si cambian las herramientas y los procesos pero no las personas, hay frustración. Si cambian las personas pero no las plataformas, hay héroes. Y los héroes no escalan.
El éxito con IA depende de la cadena completa, no de un eslabón.
5. Detectar eslabones débiles es el nuevo diferenciador
Cuando todos acceden a las mismas herramientas, la ventaja está en el conocimiento, en la secuencia, y en cómo se usan: tus procesos y tu forma de trabajar.Una gran ventaja es la capacidad de detectar y atacar weak links en tu forma de trabajar antes que la competencia.
Y si se hace bien, esa ventaja es difícil de copiar, porque depende de tu negocio, tus datos, tus clientes, tu cultura, tus sistemas y tu historia. La IA comoditiza tareas. La estrategia de atacar tus weak links con IA y con tu propio conocimiento no se comoditiza.
El ejemplo de los radiólogos
En 2016, Geoff Hinton (premio Nobel y "Godfather of AI") predijo que deberíamos dejar de entrenar radiólogos porque la IA los reemplazaría. La predicción no se cumplió. Hay más radiólogos en ejercicio y mejor pagos.¿Por qué? Porque los trabajos son bundles de tareas. La IA puede automatizar muchas tareas del radiólogo, pero no todo el bundle: contexto clínico, responsabilidad legal, interacción con médicos, integración de señales, criterio profesional.
El radiólogo aumentado por IA puede valer más que antes.
Pero no todos los trabajos se comportan así. En algunos casos, la IA no toma partes del bundle: toma el bundle completo. La pregunta estratégica se vuelve necesaria:
¿Tu negocio es uno donde la IA potencia a los humanos, o uno donde la IA puede absorber casi toda la operación?
6. Por qué necesitas un guía
La adopción real de IA exige tres componentes simultáneos:- Plataforma sólida: gobernable, flexible, vendor-neutral, observable y preparada para agentes.
- Servicios capaces: implementación, integración, customización, operación y evolución.
- Acompañamiento experimentado: gente que ya vivió esta travesía y sabe dónde suelen aparecer los weak links.
La mayoría de las conversaciones del mercado se concentran en la plataforma. Es lógico: es lo más visible. Pero lo menos visible es, justamente, lo más determinante.
Una empresa puede comprar la mejor plataforma del mercado y no entender el problema de los weak links. O entenderlo, y aun así tardar meses en encontrar los cuellos de botella que alguien con experiencia detectaría en semanas.
El ecosistema GeneXus + Partners + Globant, una tribu de sherpas
Adoptar IA en una organización es un proceso de transformación que implica cambiar cómo se trabaja, cómo se decide y cómo se aprende. Y ese proceso es difícil de recorrer sin el acompañamiento adecuado.GeneXus lleva más de 35 años simplificando el desarrollo de software, construyendo Plataformas y acompañando a empresas de todo el mundo en la creación y el mantenimiento de Sistemas de Misión Crítica.
En 2022, Globant adquirió GeneXus para integrar a su división de productos, consolidando así una propuesta única: la Plataforma de desarrollo de software con mayor trayectoria de la región y Asia, dentro de una de las empresas de transformación digital más grandes del mundo.
Hoy ambas compañías viven internamente la misma transición AI-native que proponen a sus clientes: adopción de IA, cambios culturales, prototipos frecuentes, procesos rediseñados, agentes, conocimiento capturado y plataformas propias.
La red de partners GeneXus aporta cercanía, confianza regional y conocimiento profundo de los negocios locales.
Globant aporta escala enterprise, experiencia transformando organizaciones complejas y capacidad de ejecución en industrias reguladas.
Juntos forman un ecosistema capaz de acompañar a cualquier tipo de empresa, en todo el mundo, en la adopción de IA. No importa el tamaño, la ubicación ni el rubro.
¿Por qué decimos "sherpas"? La metáfora es de Martín Migoya, co-fundador y CEO de Globant, quien sostuvo que para adoptar IA: "hace falta un sherpa". Un sherpa no te vende equipo de montañismo. Tampoco sermonea sobre la teoría de la altura. Un sherpa camina contigo, conoce el terreno, anticipa los peligros y sabe exactamente qué hacer cuando algo sale mal. Su valor está en la experiencia acumulada de haber hecho ese camino muchas veces.
Y esa es nuestra misión: ayudar a las compañías a transitar con éxito este camino de adopción de IA, antes que sus competidores.
7. Tu próximo paso
Si esta situación te resuena, el siguiente paso es una sesión de AI Opportunity Map con un sherpa de la red GeneXus x Globant.Esta es la entrada natural a una ruta de cuatro servicios que cubren la travesía completa, desde el diagnóstico inicial hasta la instalación del modelo operativo AI-native. Está diseñada para que entres por donde corresponde según tu madurez de IA.
En la primera sesión vas a salir con:
- Weak links no obvios identificados para tu industria, tu tamaño y tu cultura organizacional.
- Oportunidades priorizadas por valor y complejidad.
- Criterios mínimos de gobierno para empezar sin acumular riesgos.
- Primeros casos de uso con potencial real de impacto.
- Recomendación del servicio siguiente más adecuado.
- Modelo de acompañamiento según tamaño, geografía y madurez: GeneXus directo, partner local o Globant.
La conversación es con equipos que ya recorrieron esta transición en organizaciones de alta complejidad. Experiencia operativa, no solo material de venta.
Reservá tu sesión de AI Opportunity Map
La conversación es con equipos que ya recorrieron esta transición en organizaciones de alta complejidad. Experiencia operativa, no solo material de venta.
Coordina tu sesión